[发明专利]一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法，包括以下步骤，S1，利用大数据分析方法对每段驾驶行程内的驾驶行程数据进行分析，并基于事件判定规则识别出每段驾驶行程内发生过的驾驶行为事件；S2，基于预先设立的三级从属评价指标结构模型，根据所述驾驶行为事件计算得出每段驾驶行程内的评价指标；S3，根据评价指标，计算出任一段驾驶行程的评价结果。本发明的方法使用大数据处理技术，能够快速对驾驶员的驾驶行为做出评价，及时反馈评价结果，其计算效率高；同时，综合考虑车辆的驾驶行程数据，可以准确、客观、全面的识别驾驶员的驾驶行为。

技术领域

本发明涉及车联网大数据处理领域，具体涉及一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法及系统。

背景技术

传统的物流车队对队内驾驶员的管理和考评，主要依靠运单是否准时送达，事后车辆是否违章等有限的指标，并不能全面了解车辆驾驶员在运输过程中的驾驶行为。然而实际上，不同驾龄和素质的驾驶员，在运输过程中表现出来的行驶平稳程度、对车辆的爱护程序、交通规则遵守程度不尽相同，所以采用现有的评价方法不能全面、准确的评价驾驶行为。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法及系统，可以对驾驶员的驾驶行为进行全面、准确的分析和评价。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法，包括以下步骤，

S1，利用大数据分析方法对每段驾驶行程内的驾驶行程数据进行分析，并基于事件判定规则识别出每段驾驶行程内发生过的驾驶行为事件；

S2，基于预先设立的三级从属评价指标结构模型，根据所述驾驶行为事件计算得出每段驾驶行程内的评价指标；

S3，根据评价指标，计算出任一段驾驶行程的评价结果。

本发明的有益效果是：本发明的方法使用大数据处理技术，能够快速对驾驶员的驾驶行为做出评价，及时反馈评价结果，其计算效率高；同时，综合考虑车辆的驾驶行程数据，可以准确、客观、全面的识别驾驶员的驾驶行为。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，在所述S1中，所述驾驶行程数据包括车辆的基础信息数据、车辆的整车工况数据和外部状态数据。

进一步，在所述S2中，所述评价指标包括第一级评价指标，

获取每段驾驶行程内的第一级评价指标的具体过程为，

分别统计每段驾驶行程内所有驾驶行为事件出现的次数、持续时长和持续里程；

分别对每段驾驶行程内每一件驾驶行为事件出现的次数、持续时长和持续里程进行标准化，得到多个第一级评价指标。

进一步，所述S3具体为，根据第一级评价指标，计算出任一段驾驶行程的评价结果，包括以下步骤，

利用大数据分析方法计算每个第一级评价指标的均值和方差，并根据均值和方差得到对应第一级评价指标的正态分布概率密度函数；

对于当前驾驶行程所识别出来的驾驶行为事件所对应的第一级评价指标，根据对应的所述正态分布概率密度函数计算出对应第一级评价指标的取值在正态分布下的概率密度；

对所述概率密度进行换算，得出对应第一级评价指标在对应驾驶行程内的评分。

进一步，在所述S2中，所述评价指标还包括第二级评价指标，

所述第二级评价指标设有多个，且第二级评价指标的个数小于第一级评价指标，所有所述第一级评价指标以不同的权重分属于多个所述第二级评价指标。

进一步，所述S3具体为，根据第二级评价指标，计算出任一段驾驶行程的评价结果，包括以下步骤，